Alpha稳定模型的无似然贝叶斯推断
摘要：稳定分布模型是统计学、金融学和信号处理工程中用于建模重尾噪声的模型。然而，一般情况下，无论是单变量还是多变量的稳定分布模型都没有封闭形式的密度函数可以逐点计算。这使得推断过程变得复杂。因此，在贝叶斯范式下，稳定分布模型在实际中基本限于单变量设置，而在经典框架下限于双变量模型。在本文中，我们基于最近的“无似然”推断进展，提出了一种新颖的贝叶斯建模方法，用于建模单变量和多变量稳定分布。我们对该方法在1、2和3维中的性能进行了评估，并对真实的日常货币汇率数据进行了分析。所提出的方法提供了一种可行的推断方法，计算成本适中。
作者：G. W. Peters, S. A. Sisson and Y. Fan
论文ID：0912.4729
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2009-12-24